Modelica工具应用到基于系统动力学的学习游戏:游戏项目管理

文摘

学习模拟游戏是互动模拟游戏特色。本文提出一种学习模拟游戏作为施工(工程、采购和施工管理)项目管理培训。利用系统动力学仿真模型,这是一个方法论对于理解不同领域使用的动态复杂系统的行为建模与仿真。系统动力学模型依次使用equation-based Modelica造型语言:使用图形用户界面创建的系统动力学模型转化为一个纯粹的Modelica模型。两个Modelica环境,即OpenModelica和定制Modelica解算器,用来模拟生成Modelica模型。本文的重点是对通用的基于系统建模和仿真平台,如Modelica发展中一个学习环境可以利用模拟游戏:他们带来什么好处和他们有什么缺点?一方面,它是评估如何Modelica语言同样是适合用于学习游戏开发。另一方面,选择实现环境的适宜性,也就是说,OpenModelica,定制Modelica解算器,Simantics,和Simupedia评估。文章还提出了项目管理游戏是如何收到不久的球员。

1。介绍

学习模拟游戏是互动模拟游戏特色;而不是典型的游戏,学习游戏主要是用于娱乐以外的目的。学习游戏已经发现学习的一种有效方法:它们允许创建虚拟世界的玩家可以尝试不同的决策和策略。学习模拟游戏没有多少区别仿真通常是如何应用的。斯特曼(1]指出三个好处与学习交互模拟游戏,而不是与实际系统进行交互。首先,学习游戏提供一个安全的环境来测试不同的操作策略没有害怕犯了一个错误,这可能是昂贵的,如果应用于实际系统。其次,长期影响的决定几乎立即可见。第三,决策之间的关系和各自的效果更清晰,更容易验证。因此,通过模拟游戏是有成本效益的和快速学习和提供学习结果更可靠。

本文研究了应用equation-based Modelica语言(2在学习游戏开发。除了Modelica语言,一般Modelica基于系统建模与仿真平台评估:实验部分的工作已经实现了基于OpenModelica [3)工具,上面附加功能已经实现,协助系统动力学建模和游戏开发。即使不是实验与其他工具相比,Modelica环境如Dymola [4简要回顾了从这个角度来看。

在实验工作的一部分,一个学习游戏作为施工(工程、采购和施工管理)项目管理培训(后来作为游戏)教了一个公司的项目管理过程在虚拟化环境中。游戏是基于实际过程的具体特点的合作伙伴公司和被测试项目经理培训和学生。提出了系统动力学和系统思维是如何应用于作为游戏。

本文构建如下。首先,一个简短的介绍学习游戏基于系统动力学。然后,用于游戏开发的工具,把精力集中在如何利用Modelica语言和扩展OpenModelica工具。之后,作为游戏开发的实验的一部分,该工作描述:仿真模型和用户界面开发。然后在结果与讨论,提出了游戏本身的结果和利用的利弊Modelica和Modelica环境在学习游戏进行了讨论。最后,给出了结论。

2。基于系统动力学的学习游戏

学习游戏开发的这项工作是基于系统思维的概念,系统动力学,模拟游戏。本节简要解释这些概念。

的概念系统有许多定义(5]。在这项工作中,系统被定义为“一组交互的组件形成一个整体”(6]。例如,组织,比如研究工作,可以看作是复杂的系统。

斯特曼(6)定义系统思考作为一个看世界的能力作为一个复杂的系统,一个不能做一件事而不影响其他的一切。复杂系统的一个重要来源的复杂性源于其内部反馈回路,这就是为什么理解反馈循环是在系统思维的核心。造型问题这项工作的目的是为了提高了解各种项目管理决策,如员工作业,导致动态影响工程质量、进度和成本。

与系统思维的概念是紧密相关的系统动力学,这是一个方法论对于理解不同领域使用的动态复杂系统的行为建模与仿真。系统动力学模型包括股票和流图与反馈回路和延迟。方法适用于研究复杂社会技术系统涉及的技术元素之间的相互关系(例如,项目任务结构和优先关系)以及人为因素和决策(例如,加班对质量和劳动力的影响决策规则)。

加里et al。7)考虑游戏和模拟非常相似的自游戏通常有一组规则,可以解释为一个仿真的模型。游戏和模拟之间的主要区别是,游戏一般不模仿实际系统。范Daalen et al。8)定义模拟游戏交互式模拟游戏特色。他们还定义交互仿真作为仿真,用户可以访问运行时接收反馈给输入,即决策基于测量的模拟。一些研究(例如,9,10])甚至认为所有交互式仿真模拟游戏。

通过系统建模的过程中,系统分析员应该学习行为。然而,向别人传递这些知识并不简单。这样做的一个方法是开发一个基于系统动力学的学习游戏。安徒生et al。11和范Daalen et al。8]讨论这类游戏的目的是教动态建模系统的见解,即利用系统思维能力在理解复杂的动力学建模系统的根据,理解和实现策略。

3所示。的游戏环境

本节描述的工具OpenModelica环境基础上开发的支持作为游戏开发。

3.1。Simantics系统动力学

作为游戏的系统动力学模型建模和模拟Simantics系统动力学(12,13]。Simantics系统动力学是一个开源的系统动力学建模和仿真工具,它是建立在Simantics平台(14)和基于Modelica系统建模语言(2]。除了仅仅使用造型工具,也是进一步发展在这项工作所需的特性作为游戏开发的支持。Simantics系统动力学和Simantics THTH协会管理的平台,积极开发的VTT和Semantum Oy。

Simantics系统动力学本质上是一个传统的系统动力学建模和仿真工具,与所有人会期望从这样的特性。用户可以构建系统动力学模型与图形图表编辑器,模拟它们与不同的动力学,并想象结果与不同类型的图表。Simantics系统动力学使用Modelica语言作为其内部模型表示格式和OpenModelica解算器。因此,用户可以利用庞大的图书馆Modelica OpenModelica无缝地在模型中提供的功能,并在必要时能够编写自己的Modelica功能。此外,内部Modelica解算器与一个非常有限的支持Modelica语言中提供的工具。与Modelica紧密集成的一个额外好处是,Modelica代码的系统动力学模型可以导出直接从工具和技术解决任何Modelica环境。

除了基本的特性,Simantics系统动力学还包括一些高级特性,其中一些很少被发现在系统动力学建模和仿真工具:该工具支持结构造型,使复杂的模型被分解成更小的层次模块只定义一次重复结构。这个工具有几个类型的实验,可以用来执行不同类型的模拟,例如,灵敏度分析。该工具还包括支持Simantics脚本语言(sci),它可用于大多数建模和模拟操作自动化。

然而,最大的好处使用Simantics系统动力学发展作为游戏Simantics平台本身。Simantics是一个通用的建模、仿真,最重要的是,集成平台,结合了一个基于本体的数据库与Eclipse插件。Simantics平台的一个完整的覆盖是超出了这个工作的范围但Simantics的关键特性作为游戏的背景下其结合能力和利用不同的建模和仿真工具的特点开发的平台。这些工具之一Simupedia,这是在下一小节中详细介绍。

3.2。Simupedia

Simupedia [15)是一个基于Simantics工具,可用于构建和部署任何Simantics产品之上的富web应用程序。Simupedia应用程序在web浏览器上运行,所以最终用户不需要安装任何特定的软件。Simupedia时充分融入Simantics系统动力学工具。因此,它可以控制和观察系统动力学实验的各个方面与Simupedia web应用程序构建。

Simupedia应用程序构造的图形使用原始的部件,如按钮、文本字段、图片,标签,和图表,和更高的杆组件(如模拟控制。分析员可能构建基本用户界面没有任何编程经验。还可以创建完全自定义web应用程序像作为游戏通过使用一些额外的sci脚本。内部Simupedia使用Vaadin框架(16),因此不需要客户端编程。

作为学习游戏,Simupedia应用程序为每个用户创建一个新的实验。用户的选择和脚本的故事情节事件反映到模型的输入变量,选择输出变量的值显示在用户界面图和表。仿真运行一步一步给用户一个机会每个两个仿真步骤之间进行交互。这种方法意味着可以使用系统动力学模型为基础的游戏应用程序没有任何修改。

4所示。作为游戏

本节介绍了作为游戏开发的这项工作:仿真模型,学习目标和最终用户界面。此外,本节描述游戏是如何用于培训。游戏中提供的更详细描述的工作Salmi [17]。

4.1。仿真模型

在本节中,作为博弈模型的简化版本介绍少简化方程和变量为了让读者得到模型的一个基本的了解。100多个变量的完整模型由四个维度。描述的另一个目的是给读者一个视图什么样的方程模型中使用。因此,大量的一维方程提出了与他们被夷为平地,此外,整个Modelica代码的一些方程所示所有维度可见。

以下4.4.1。返工循环

通常作为博弈模型,对项目管理在系统动力学模型,的概念返工循环(18)是利用(19,20.]。的基本结构的返工周期作为游戏模型图1。大量的工作要做的项目是模仿的原来的工作要做股票,一个流出的工作量完成工作股票通过工作流((1)- (2))。实际的周期发起的错误的一代流引起的工作的一部分原来的工作要做股票的流动未发现的错误股票(而不是3)- (4))。发现错误(错误发现率流)释放工作返工做股票的流动比通过回流程类似工作流(5)。工作输出的总和工作和返工,取决于生产力的劳动力和努力应用,有效工作时间用于项目(6)。因此,增加劳动力的生产率或分配更多的工作时间工人们允许完成项目。 的平衡反馈回路影响基本返工周期是描绘在图2:如果工人们认为当前输出不允许完成所有的工作感知到的工作(7),工作压力上升(8)。这将导致增加的工人每天工作时间(9)和更高的工作工作强度(10),这反过来又增加了努力应用(11),生产力(14),分别。的函数在(9)和(10(见图)是物流功能3)改编自工作由奥利瓦和斯特曼(21]。的项目经理增加了劳动力变量在图2是一个辅助变量的主要输入游戏的玩家。分配劳动力增加了估计工作的潜力了而减少工作压力。 除了平衡循环,返工周期也包括加强反馈回路,如图4:(1)欲速则不达:增加工作强度不仅会增加生产力(14),但也错误的概率一代(15)。(2)精力枯竭:工作不断再天增加疲劳(12进而减少生产力(14),增加了错误的概率一代(15)。(3)大到管理:添加劳动力增加沟通困难(13),类似疲劳,减少生产力(14)和增加错误的概率一代(15)。(4)构建错误:错误未发现的错误有,是越高错误的概率一代(15)的工作是基于错误的工作也更有可能错误的(14)。

函数(11)- (14)是由奥利瓦和斯特曼(改编自模型21]。 所示的模型中,工人的基础上做出决定感知到的和估计信息。玩家以及感知信息作为决策依据,为他们提供信息的工作量似乎已经完成,但没有意识到的错误,需要返工。

说,之前介绍的方程模型的简化,允许更好的理解。作为一个实际的方程的一个例子可见的所有维度,Modelica代码感知到的工作算法所示1。

4.1.2。体验链

另一个基本结构模型中常用的项目管理体验链,如图5。体验链是用来模拟单个工人分配到项目的学习曲线(22]。(所有工人分配给这个项目添加项目的劳动力新秀工人(流)开始项目新秀劳动力(股票),成为经验丰富的工人项目经验丰富的员工股票),他们对这个项目(吸收信息同化率流)((16)和(25))。 新手和有经验的员工总数增加有效的员工(18);然而,新手不太有效的和需要指导(21),暂时降低了有效的有经验的员工(21),也就是说,实际的项目工作的有经验的工人((17)和(19))。指导影响同化的时间边际效用递减(24);例如,增加的数量指导减少从0%到10%同化的时间多增加指导从10%降至20%。的量就越高每个新手指导有可用的,短的同化的时间(23)。每个新手指导取决于新人的需要指导和经验丰富的员工愿意把多少时间(22)。 作为一个完整的方程的另一个例子,Modelica变量的代码每个新手指导算法所示2。

即使在图中没有显示,但连锁项目经验和返工循环是相互关联的:添加员工增加沟通困难并且可以降低输出暂时工作,由于所需的努力指导。项目经理需要了解项目没有开始推进速度直到延迟当添加新员工到项目。

4.1.3。全球EPCM项目

一但发现在一个重要方面EPCM项目的分配工作,一方面,在全球范围内多个办公室之间另一方面,来自不同学科的专家(23,24]。首先,在不同的国家允许有多个办事处,例如,使用廉价劳动力的常规任务。其次,学科之间的分工必须考虑每个规程自工人只能完成任务从他们的纪律。例如,自动化工程师只能完成任务的自动化工程,而不是过程或机械工程。

作为游戏的负面影响劳动力分布在多个办公室增加沟通困难(26):可以想象,沟通是阻碍了人们不工作在一个房间里,甚至在同一时区,说不同的语言,和文化差异。作为游戏,这些困难减少生产力,增加错误的概率一代((14)- (15))。文化多样性的潜在积极作用,例如,创新性,不包括在模型中。 所有工人分为学科根据他们的专业知识。学科有相互依赖关系:某些学科需要其他学科发展足够的为了工作的先决条件。作为一个例子,机械工程要求过程工程产生了管道和仪表图为了能够开始工作。然而,工人可以通过使用启发式开始工作,即使没有完整的先决条件,也就是说,利用他们的专业知识来猜测如何开始工作。有经验的工人有更好的启发式准确性,较小的工作量未发现的错误(27)。 作为游戏中使用类似的方法为启发式Ruutu et al。23]。一个例子启发式曲线如图6。鉴于先决条件的部分完成后,函数返回的部分工作,可以不使用启发式来完成。例如,40%的过程工程完成机械工程能够完成50%的工作。每一对学科具有这样的功能定义。

4.2。学习目标

作为游戏是针对四个学习目标。游戏困难有三个版本:前三个学习目标是简单的版本的游戏,和中等和困难的版本已经第四个目标除了前三。四个学习目标如下。

(1)强大的管理人员和活跃。Repenning [25),问题和福特(20.),和合作伙伴公司的项目经理发现员工在项目往往过于乐观:一开始,太少的工人被分配到项目和增加工人在学科开始得太晚了。问题和福特(20.)状态,如果初始群工人太小和工人的数量也增加缓慢,项目经理往往一旦他们意识到太大采取纠正措施项目人手不足。超大型的纠正措施可能会导致项目被臃肿在后续阶段的项目。再次,一旦意识到人浮于事,这可能会导致一个人手不足的情况下随着工人数量的减少工作中虽然有未发现的错误。意识到的未发现的错误可能会导致再次需要更多的工人。结果,该项目可能会有双峰人员结果(见图10)。

(2)使用正确的工人在正确的时间。专家合作伙伴公司已注意到工人的数量不仅增加了太晚了,但在某些情况下还为时过早。这是典型的线造成的组织试图保持活动频率高通过分配任何多余的工人项目不接受各自的项目经理。这必须由项目经理考虑;即使他们不能影响这个,他们需要意识到由此产生的影响。

(3)返工周期的动态、经验链,和多个办事处。项目经理应该了解返工循环的动力学,连锁经验,和多个办事处。等等,他们应该意识到工作压力如何影响工人短期和长时间跨度,工人们学习有一个学习曲线在习惯自己工作在一个特定的项目中,并了解如何将工作负载之间的办公室可以降低成本,但增加沟通困难。

(4)变更请求从客户端。中等和困难的版本也包括意外事件和客户互动;中等和困难水平之间的主要区别是困难的版本比中有更多的事件。例如客户互动的,项目经理必须确保客户端提供了所有必要的要求和规范。客户端可能也需要进行变更在项目过程中,这可能会导致工作已经完成被浪费;的一部分完成工作就变成了未发现的错误或返工做。与意外事件和客户互动,项目经理必须应用更健壮的人员配备计划和更积极地管理项目。

两个不同的人员配备计划的例子介绍了数字7- - - - - -10;每种颜色代表一个纪律的人员。图7代表一个典型,相对强劲的人力资源计划,和图8展示了各自的进展工作阶段的估计。如果原始计划是健壮的,只需要一些管理人员在项目。然而,如果最初的计划过于乐观,如图9和10,很难成功即使主动管理:在最初的计划,完成严重的分配工人导致未发现的错误,未被发现,直到在项目的后期阶段。这造成了纠正措施视为两个驼峰的进展结果估计,正如前面所讨论的。

4.3。玩这个游戏

作为游戏的玩家需要将员工分配给这个项目,在中等和困难的水平,也应对意外事件。这个游戏通过一个基于web浏览器的用户界面,这背后隐藏了模型的操作界面。

玩家的主要任务是为项目分配每月的员工。工人们可以分配有三个位置属性,纪律,和资历。首先,劳动力位于三个办公室位于芬兰,波兰,和中国。其次,员工分为四个领域:过程,机械,电气,自动化工程。过程工程师设计过程设备,机械工程师设计管道,电气工程师设计电机,自动化工程师设计仪表回路。第三,每个工人都有一个资历水平初级,高级,或者专家。资历级别描述的一般技术水平的工人,而不是混淆在项目的经验水平。资历水平和办公室的一个工人确定数量的特性描述工作人员:每小时的资源价格,标准无错的概率,启发式的准确性,标准同化时间,努力/结果。作为一个例子,在中国青少年更便宜但产生更多的错误(尤其是采取启发式),吸收较慢,慢完成工作。每一个九locality-seniority对每个上述属性有一个值。

第一的游戏玩家一个初始的项目规划阶段为整个项目人员配备计划。每个月,玩家可以分配工人的不同学科和不同的资历水平三个办公室。在规划阶段,球员整个劳动力可用办公室的整个项目的时间跨度。

在计划阶段后,总劳动力的一部分办公室分配给其他项目,和仿真。每个仿真步骤提出了游戏一个月,除非一个事件发生在之间。在每个仿真步骤之后,玩家可以调整计划。然而,当工人被分配到其他项目,玩家有限自由向项目添加更多的员工。另一方面,玩家也不能任意降低人员很难找到新项目以来工人们在短时间内。

的主要观点作为游戏用户界面如图11。这张照片显示了资源分配情况8月的开始。红酒吧代表分配劳动力和蓝色酒吧可供分配的工作。光棒的红色部分表示工人,玩家能够从项目发布。工人的分配是通过拖动到想要的位置。如图片所示,没有高级电气工程师在中国办公室在接下来的六个月,和玩家几乎不能释放任何已经分配的工人一样在接下来的几个月。玩家可以改变的主要观点资源概述(图12)得到一个一般的劳动力分配或视图分析进展视图(图13)检查工作进度,累计小时,或累积成本的工作阶段。

面板右边的用户界面图11显示了进步作为一个图形和一个表,估计预算,客户满意度,为每个学科和工作强度。进度估计显示最好的估计基于劳动力分配。灰色区域表示过去时间和白色区域提供了一个未来的投影。小方块表示里程碑每个规程的最后期限。

在中等和困难的设置,玩家需要应对workforce-related问题和应对变更请求从客户端。对于变更请求,玩家可以在三个方面:接受变化,与客户洽谈更多的时间和金钱,请每个规程的首席工程师。接受这些变化导致返工,这需要时间和成本钱。咨询的首席工程师为玩家提供了一个估计需要多少时间和金钱。因此,玩家通常应该首先咨询首席工程师,然后与客户洽谈更多的时间和金钱,最后使更改订单。

比赛结束时,球员收到最终报告,如图14。最终报告显示了在游戏中不同变量的时间序列。最终报告是一个很好的工具,讨论了在比赛中球员的表现会议汇报。

4.4。培训课程

作为游戏是在两个2.5小时训练:一个用于三个工程学生,一个两个项目经理合作伙伴公司的学员与讲师。input-process-outcome方法由加里et al。7)采用作为使用游戏的基础训练。

两个训练始于一个简报,介绍了游戏的基本概念。的动态模型并没有提出;相反,队员们介绍了期待类似的行为,一个真正的项目。作为学生群体没有作为施工项目管理的经验,他们的简报是更彻底:例如,学生小组教学科之间的相互依赖关系,项目经理的学员被认为可以理解。两组玩两次,第一次没有在第二次事件和事件。

工程学生的团体游戏有更多的问题比组项目经理培训。然而,两组遇到的典型问题EPCM项目。指出了存在的问题和项目动态导致问题的球员的情况简报解释道。

简报,参与者被要求短的问题来测试他们的知识作为施工项目管理动态。有人问相同的问题汇报情况后,球员的理解是否有改善。

5。结果与讨论

在本节中,提出了两个结果的工作。首先,部分讨论如何学习目标作为游戏在合作伙伴公司已经实现。其次,论述了建设中遇到了什么好处和缺点Modelica游戏上的造型语言和通用Modelica环境。

5.1。学习目标的评估

开发游戏的动机是为了使用它作为标准的一部分,培训公司的项目经理。当时的想法是给经理一个项目管理的实践经验在一个典型的工程项目和展示的决定由经理在短期,长期会影响项目。换句话说,游戏将贡献相当主要实现学习目标的培训。

最终的结果已经测试和一群飞行员培训,项目经理的水平不同的经验。集团授权采取决定游戏的包含在标准的培训。玩这个游戏后,授权组强烈支持的游戏标准培训模块的一部分。

所培训会议,汇报后,参与者回答相同的问题在简报中测试他们的理解作为施工项目管理动态。答案已经成为更好的球员分配更多的人能够了解影响短期和长期的项目,来描述顺序的学科应该配备,并解释工作压力的影响。

集团项目经理实习生觉得玩这个游戏多次强烈诱导学习目标到项目经理。知识会有强烈的(积极的)对项目经理的决策的影响在实际的项目。

在其目前的形式来看,游戏只是一个单人游戏,三个层次的困难。定义的困难水平过程中发生的意外事件。考虑到积极应对游戏在其目前的形式来看,它进一步提出发展游戏的多人游戏,由一个教练。在这个改进版本的游戏,一群用户一起工作作为一个项目团队来推动项目完成。

5.2。评估通用系统的建模和仿真环境

Modelica语言因此被认为非常适合作为游戏的发展:仿真环境的一个通用的、定义良好的语言使造型非常灵活。作为游戏中展现的部分,大多数模型的方程是赋值语句,微分方程,三阶延迟,或自定义功能,这些都是在Modelica良好支持。良好定义的向量和矩阵被认为非常有价值的,因为大多数的变量在模型中有多个维度。支持任何形式的方程,例如,if - then - else结构和循环使造型灵活。能够实现任何类型的用户定义函数也是有益的,尽管它可能会认为,在大多数情况下,一个简单的表函数一阶插值可以应用而不是没有失去太多的准确性。的大型标准库Modelica被认为是一个非常受欢迎的特性;然而,专用系统动力学软件工具被认为有更好的支持功能,通常需要在系统动力学模型。

OpenModelica通过不同的接口可以连接到的FMI(功能模型接口)接口利用了允许互动游戏模拟工作。在OpenModelica Modelica标准库的支持也在一定程度上使用。OpenModelica包括还包括如灵敏度分析和设计优化,对于模拟游戏开发被认为可能有用,但没有利用这项工作。不出所料,与领先的系统动力学工具相比,OpenModelica提供窄范围的常用的系统动力学特性。OpenModelica支持系统动力学Modelica图书馆;然而,任何用户界面被认为是不切实际的中型或大型系统动力学模型。

其他Modelica工具提供了大量的特性,可能会有利于学习游戏开发。大多数工具提供接口选项如FMI支持(如Dymola, OpenModelica SystemModeler, SimulationX), Python,或C接口(例如,OpenModelica和Dymola),或与MATLAB和Simulink连接(例如,Dymola)。分析员,环境提供工具,如灵敏度分析在Dymola SystemModeler或参数估计和设计优化。对于连接的游戏,例如,其他模拟或系统实时运行,实时系统特性也存在于许多Modelica环境(例如,Dymola SimulationX, SystemModeler) (3,4,26,27]。

Simantics发展的系统动力学工具作为游戏最需要是有效的通用用户界面组件已经Simantics提供的平台。建模者发现模型的用户界面直观,容易学习,为所有基本操作和快速。唯一的缓慢的主要原因是OpenModelica的利用率,因此需要定制解决加快开发和仿真模型。

自定义Modelica解决实施,使快速造型:当博弈模型的开发,模型不断改变,模拟在几乎每一个变化。与OpenModelica等模拟可能需要几十秒,每个模型需要编译后大多数模型的变化。相反,自定义解决解释Modelica代码允许仿真约两个数量级的速度更快。另一方面,自定义解决与OpenModelica相比,功能非常有限,因此需要快速工具开发定制的解决者每次一个新功能是必需的。同时,OpenModelica被用作解决前一个新特性是实现定制的解决者。

Simupedia给最终用户接口的开发人员提供了易于使用的用户界面开发工具的实际游戏。所有Simupedia应用程序是运行在web浏览器,用户不需要在电脑上安装任何特定的软件。这被视为一个明显的优势学习游戏环境的部署。

作为一个与专用系统动力学建模软件工具,本文提供的方法显然已经确定模型的优点和缺点。熟悉Vensim软件(28),这是一个很好的测量比较。Modelica equation-based语言,构建基于微分方程的模型很容易解决任何Modelica解算器。使用自定义函数很容易在Modelica他们需要的用户可以定义任何类型的函数(见,例如,数据3和6)。数学背景的建模者发现,数组变量定义Modelica比同行更明确,下标,Vensim定义;然而,Vensim格式,使某些数组操作变得更容易。所有的基本功能在这项工作中使用的环境所需的造型,游戏开发,和玩游戏的轻松与专用系统动力学软件工具,在某些情况下甚至比在Vensim,例如。另一方面,系统动力学中使用的支持更高级的功能被认为是很多高水平软件工具专为系统动力学建模。然而,使用这些特性不是强制性的这项工作。

6。结论

本文基于系统动力学和Modelica项目管理提出了学习游戏。游戏是评估学生的学习目标和项目经理在训练学员的合作伙伴公司。作为主要的贡献,本文研究的适用性Modelica语言和通用Modelica为开发基于系统动力学的学习游戏环境。

游戏是在对方公司收到了非常积极。游戏被视为满足学习目标,和项目经理组的学员强烈赞成让游戏公司标准训练模块的一部分。进一步改进和对比赛的附加功能也建议。

Modelica语言因此被认为非常适合基于系统动力学的学习游戏开发。使用Modelica使造型灵活的,因为它提供了一个适当的支持向量操作,定义良好的语言实现定制函数,标准库。缺乏普遍采用系统动力学函数在使用Modelica看到缺点,尽管大部分功能可以实现手动。

实验研究OpenModelica如何工作的一部分,Simantics, Simupedia适合学习游戏开发。此外,其他通用Modelica环境检查相同的观点。Modelica支持和多元化的通信接口Modelica环境让他们加强与自定义扩展,使游戏开发。此外,Modelica环境经常提供分析工具,被认为可能有益,但没有利用这项工作。Simantics和Simupedia启用以来游戏环境相对容易实现,尽管他们提供非常通用工具集的仿真工具和用户界面开发,定制的游戏很简单。

附加分

作为游戏开发了三个工作包在MODRIO(模型驱动的物理系统操作)研究和开发项目29日]。工作包的目标6.5:云计算服务基于仿真的项目管理是开发(1)Simantics系统动力学和(2)Simupedia。游戏本身是在开发工作包8.9:项目管理,观察和测量。项目管理系统动力学模型也是一个对工作包7.6:系统动力学为项目管理库。游戏和所需的软件工具开发的合作VTT, Semantum Oy,和芬兰贝利Oy。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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